Um peso ternário tem 3 valores possíveis: {-1, 0, +1}. Pergunta: quantos bits pra guardar 3 opções?
(bit = base 2.)
- 1 bit =2¹ = 2opções -> pouco, só cabe 2.
- 2 bits =2² = 4opções -> sobra, desperdiça.
- 3 opções cai entre 1 e 2 bits.Quanto exato? log₂(3).
- 2¹ = 2 (menos que 3), 2¹·⁵⁸ ≈ 3. Logo log₂(3) ≈ 1.585
Você acabou de derivar o nome do próprio projeto.É daí que vem"modelo de 1.58-bit". O 1.58 não é mágico: é literalmente"o expoente que põe no 2 pra dar 3"
just shipped yoursign multi-party doc signing on solana. on-chain hash, zero backend in the path, ai agents sign on your behalf with cryptographically scoped revocable permissions.
vote + try:
https://t.co/Pq7u941mS3
https://t.co/c1IeRIAj1g
#solana#colosseum#breakout
GPT-5.5 is here.
It’s our smartest frontier model yet, introducing a new class of intelligence for agentic coding, computer use, knowledge work, and scientific research.
Rolling out in ChatGPT and Codex today. API is coming soon.
Acordei esta madrugada com o objetivo de dar liberdade aos criadores de conteúdo, onde existiria uma plataforma resistente à censura arbitrária, inclusive em contextos sensíveis como campanhas políticas, mas sem se tornar um ambiente sem regras, criando assim um protocolo soberano de vídeo social. #freedom
Já teve problema aonde um conteúdo legítimo foi removido arbitrariamente? Você usaria um produto aonde oferece esse controle para isso não mais ocorrer?
oMLX brought tiered kv caching to Mac.
Especially important with Apple Silicon where prefill time is very long - you avoid redundant prefills, even between sessions by persisting kv caches to disk.
🧠 Pokémon AI League Brasil — Episódio #1
Benchmarks tradicionais de LLMs medem texto.
Sistemas reais exigem agência: perceber, decidir e agir em ambientes dinâmicos.
Neste episódio apresento um novo benchmark focado em ação contínua, métricas de execução e confiabilidade operacional.
Versão completa e técnica no LinkedIn 👇
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#aiagents
#ArtificialInteligence
#llms
#OpenClaw
#AIResearch
OpenClaw is bloated.
Nanobot argues it doesn’t have to be.
Nanobot is a personal AI assistant that claims to fit the core agent loop into ~4k lines of code, mostly Python, with a thin TypeScript bridge where it makes sense.
What stood out to me skimming the repo:
> the agent logic isn’t buried under layers of abstraction
> startup is basically instant because there’s very little there
> the architecture is modular, almost micro-kernel-ish, instead of one big framework
The point isn’t more features.
It’s that you can actually read the code, reason about it, and change it, in an afternoon.
If you’re researching agents rather than just wiring tools together, this is a codebase worth opening.
[ GitHub’s in the comments. ]